普里莫兹·科贝克;尼诺·菲杰科;克里斯蒂娜·索格罗·鲁伊斯;卡尔·伊文德·米卡尔森;乌洛斯州马弗;佩特拉·波瓦莱克·布尔赞;安德拉兹·斯托泽;罗伯特·詹森;斯坦·奥拉夫·斯科罗夫塞思;格雷戈·斯蒂利克 使用针对术前时间数据的特征特定的正则化logistic回归，最大限度地提高手术部位感染（SSI）预测模型的可解释性和成本效益。 （英语） Zbl 1423.92095号 计算。数学。方法医学。 2019，文章ID 2059851，第13页（2019）. 总结：本研究描述了一种解决手术部位感染（SSI）分类问题的新方法。传统上，特征工程是解决复杂分类问题的最重要步骤之一，尤其是在涉及时态数据的情况下。所述的新方法基于对记录在三个时间窗口中的时间数据的抽象。惩罚logistic回归中使用了最大似然L1-形式（lasso）正则化，以根据手术当天可用的患者血液检测结果预测手术部位感染的发生。通过引入惩罚因子（取决于血液检测价格）和早期停止参数（限制预测建模中所用选定特征的最大数量），将预测因子（血液检测）的先验知识整合到建模中。最后，论证了可提高解释性和成本效益的解决方案。通过反复坚持交叉验证，基线C反应蛋白（CRP）分类器的平均AUC为0.801，而我们的最佳全套索模型的平均AUC=0.956。全套索模型获得了最佳模型测试结果，最大特征数限制为20个特征，AUC为0.967。所提出的模型显示了其潜力，不仅可以支持领域专家的决策，而且还可以证明其在改善SSI发生率预测方面的价值，这甚至可能有助于制定术前SSI预防和监测领域的新指南。 MSC公司： 92 C50 医疗应用（通用） 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 关键词：手术部位感染;术前时间数据;逻辑回归 软件：XGBoost公司;VIM公司;格尔姆奈特;玫瑰色;动物园 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Kocbek}等人，计算。数学。方法：Med.2019，文章ID 2059851，13 p.（2019；Zbl 1423.92095） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 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